关于消融遇到的要注意的一些事

最新推荐文章于 2025-08-22 00:19:37 发布
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本文讨论了在手机端使用clip（即discard）可能导致的问题，特别是它会影响depthtest的提前处理。因此，在手机端开发中更推荐使用blend而非clip。
在手机端，用clip(也就是discard )会导致depth test没有办法提前去处理，所以手机端不是很建议用clip，最好用blend.
InceptionNext:当Inception遇到ConvNeXt
AI浩
06-24 1586
回顾深度学习的历史[31]，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, cnn)[32,33]无疑是计算机视觉中最流行的模型。在2012年，AlexNet[30]赢得了ImageNet[11,50]比赛，开启了cnn在深度学习，尤其是计算机视觉领域的新时代。
【第41篇】ConvMAE：Masked Convolution 遇到 Masked Autoencoders
AI浩
05-27 2539
摘要 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2205.03892 视觉转换器 (ViT) 已成为各种视觉任务广泛采用的架构。用于特征预训练的掩码自动编码 [2、1、28、55] 和多尺度混合卷积变换器架构 [12、21、49、34、57] 可以进一步释放 ViT 的潜力，从而实现最先进的图像分类、检测和语义分割的艺术表演。在本文中，我们的 ConvMAE 框架证明了多尺度混合卷积变换器可以通过掩码自动编码方案学习更多的判别表示。然而，直接使用原始掩码策略会导致计算成本和预训练-微调差异。为了
消融实验：给模型“拆零件”，比AB实验更懂“谁在起作用”
最新发布
进一步有进一步的欢喜~
08-22 834
如果说 AB 实验是 “模型的竞技场”（比谁更强），那么消融实验就是 “模型的体检中心”（查谁有用）。前者帮你判断 “要不要上线”，后者帮你明白 “为什么好”。
助你疯狂涨点！16种注意力机制魔改模型！
07-01 1155
IG数据集的创建，为视觉注意力和动作理解的研究提供了重要的桥梁。该模型的设计灵感来源于人类观察者的认知过程，通过交互导向的提示块（PB）激活CLIP强大的知识表示能力，并通过两个小型可学习的适配器来模拟HOI认知任务，生成场景自适应的知识原型（KPs）和鲁棒的视觉特征。-最后，作者尝试将交互导向注意力应用于交互识别任务本身，进一步的实验结果显示，通过结合来自IG的真实人类注意力数据和IA生成的注意力标签，有潜力提升现有最先进HOI（Human-Object Interaction）模型的性能和可解释性。
BiXT：Perceiving Longer Sequences With Bi-Directional Cross-Attention Transformers—感知更长序列基于双向交叉注意力机制
Together_CZ的博客
02-13 1965
BiXT：PerceivingLongerSequencesWithBi-DirectionalCross-AttentionTransformers—感知更长序列基于双向交叉注意力机制Transformers
在视觉转换器中，每个阶段你只需要更少的注意力
AI浩
08-26 1157
摘要 视觉转换器（Vision Transformers，ViTs）的出现标志着计算机视觉领域的一次重大范式转变。ViTs通过自注意力模块捕获图像的全局信息，这些模块在图像块化的标记之间进行点积计算。虽然自注意力模块使ViTs能够捕获长距离依赖关系，但其计算复杂度与标记数量呈二次方增长，这严重阻碍了ViTs的实际应用。此外，深层ViTs中的自注意力机制也容易受到注意力饱和问题的影响。因此，我们反对在每一层中计算注意力分数的必要性，并提出了少注意力视觉转换器（Less-Attention Vision Tra
CC-SAM:SAM with Cross-feature Attention and Context for Ultrasound Image Segmentation跨特征注意力和上下文SAM分割
Together_CZ的博客
02-06 1213
CC-SAM:SAMwithCross-featureAttentionandContextforUltrasoundImageSegmentation CC-SAM:具有跨特征注意力和上下文的SAM用于超声图像分割
nature reviews neuroscience|注意缺陷多动障碍的神经生物学：历史挑战与新兴前沿
悦影科技
04-07 1226
摘要：从遗传学到行为学的多个层面的广泛研究，都试图揭示注意缺陷多动障碍（ADHD）的机制基础，以期为这种疾病开发有效的治疗方法。尽管付出了这些努力，但 ADHD的发病机制仍然难以捉摸。在这篇综述中，我们回顾了关于 ADHD 的已有的研究成果，同时提供了一个框架，可能作为未来研究的路线图。我们强调，ADHD 是一种高度异质性的疾病，具有多种病因，需要采用多因素维度的表型，而不是固定的二分概念。我们突出了新的发现，这些发现表明对该疾病的理解应该更倾向于全脑范围的 “整体” 观点，而不是传统的定位主义框架，定位主
cv君独家视角 | AI内幕系列七：EfficientViT模型：基于多尺度线性注意力模块，实现高效的高分辨率密集预测
cv君的博客
10-24 2041
在头部设计方面，它使用了P2、P3和P4，它们分别代表第二、第三和第四阶段的输出结果，形成了一个特征图的金字塔结构。简而言之，EfficientViT的骨架结构是按常规设计的，通过逐渐减小特征图尺寸和增加通道数来构建，而在头部设计中，它通过构建特征金字塔并融合不同阶段的特征图，以及使用简单的MBConv块和输出层来完成预测和上采样。总的来说，EfficientViT模型通过这些精心设计的技术，能够在保持计算效率的同时，有效地处理高分辨率图像，捕捉到图像的全局和局部信息，从而在各种密集预测任务中表现出色。
Matlab实现GVSAO-CNN-BiGRU-Attention佳点集策略和周期振荡突变策略增强雪消融算法优化卷积双向门控循环单元融合多头注意力多变量时间序列预测模型（含模型描述及示例代码）
04-08
内容概要：本文介绍了一种基于全局变异性雪消融算法（GVSAO）优化策略的卷积双向门控循环单元（CNN-BiGRU）与多头注意力机制融合的多变量时间序列预测模型。该模型旨在解决传统时间序列预测方法在处理复杂、多变量...
做消融实验
03-22
以下是关于消融实验（Ablation Study）的详细技术指南，包含**实验设计方法**、**实施步骤**和**结果分析策略**： --- ### 一、消融实验的核心价值 1. **因果关系验证**：量化每个模块/参数对最终性能的独立贡献 2...
改进优化算法消融实验
03-25
最后，生成相关问题时要覆盖消融实验的设计、优化方法、结果分析等，帮助用户进一步深入思考可能遇到的问题，比如如何选择评估指标，如何结合理论分析等。 总结一下，我需要将消融实验的步骤具体化到优化算法中，...
基于 VGG16 和 ResNet50 模型，结合 CBAM、ECA 和 CBAM+ECA 三种注意力机制对fer2013数据集处理的消融实验完整代码
04-20
用户可能遇到的困难包括注意力模块的正确插入位置，数据预处理的细节，以及训练时的过拟合问题。因此，代码中需要包含数据增强、Dropout层、权重衰减等正则化方法。另外，Fer2013数据集可能存在类别不平衡，可能需要...
关于unity里面的UV的一些注意的事情
LOU09020207YES的专栏
07-18 2404
在UV中，xy是tiling，zw是offset
json里面显示中文
LOU09020207YES的专栏
01-20 1594
JsonDatajs = new JsonData();         js["content"]= "你好"; stringstr = js.ToJson();          Regexreg = new Regex(@"(?i)\\[uU]([0-9a-f]{4})");          varss = reg.Repl
关于不规则多块的游戏小地图逻辑
LOU09020207YES的专栏
07-18 1159
在游戏中经常会有小地图，当是大的世界观的时候，在一张图上会有多块不规则的区域小块表示是某个城市。但是不规则的区域块能选择并且传送到对应的场景中。这个时候在选择不规则区域块就需要做处理。 一般的做法，是在这个不规则的地图匹配同样大小，但是按照不同区域块填充的不同的纯色值的图片（由美术给）。然后点击屏幕，计算出这个点击的地方在色块图的那个UV的位置，取位置用Texture获取对应位置的颜色，判断是什
关于望远镜的视角
LOU09020207YES的专栏
07-25 1070
直接改小Camera的Field of View就可以了
关于ZWrite的不一样
LOU09020207YES的专栏
07-18 876
这个是网上找到图做归纳总结的。 在unity中，关于深度写入ZWrite，是在绘制的时候，对前后的物体深度值写入到屏幕缓存区里面，所以会影响最后绘制在缓存中的像素的前后位置关系。 对于同样是半透明的明星： 1，开启了深度写入 ：ZWrite on 深度值小的还是会绘制在深度值大的像素前面。 2，关闭了深度写入：ZWrite off 像素的绘制没有深度这个数值，所以都是一
相关一些shader网站2
LOU09020207YES的专栏
07-27 844
1,可能做天气系统的切换，可以用DynamicGI去设置,关于RenderSetting，官方的解释是：渲染设置包含场景中一系列可视元素的值，如雾和环境光（以场景为单位）   eg: RenderSettings.ambientMode = UnityEngine.Rendering.AmbientMode.Trilight; RenderSettsings.skybox = Wars_Val
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